Машинне навчання та маркетинг: інструменти, приклади та поради, які можуть використовувати більшість команд

Машинне навчання, підмножина ШІ, є потужним інструментом, який швидко трансформує маркетинг.

За даними HubSpot, близько 35% маркетологів використовують штучний інтелект для спрощення своєї роботи та автоматизації виснажливих завдань. останні дослідження. Однак це ж дослідження показує, що 96% маркетологів все ще коригують результати, створені штучним інтелектом, що вказує на те, що це ще далеко від досконалості.

У сьогоднішньому дописі ви дізнаєтесь, як машинне навчання може надихнути вашу маркетингову команду. Ми також поділимося практичними прикладами з реальних компаній, які впроваджують машинне навчання та помічають значні покращення.

Зміст

Машинне навчання та маркетинг

Машинне навчання — це форма штучного інтелекту (ШІ), яка дозволяє програмам точніше прогнозувати результати без явного програмування.

Маркетологи використовують ML, щоб зрозуміти поведінку клієнтів і визначити тенденції у великих наборах даних, що дозволяє їм створювати ефективніші маркетингові кампанії та підвищувати рентабельність маркетингових інвестицій.

Наприклад, Netflix використовує машинне навчання для покращення алгоритму рекомендацій, прогнозування попиту та підвищення залучення клієнтів.

Використовуючи історію переглядів клієнтів, компанія отримує потужну інформацію про вподобання клієнтів, що дозволяє їм робити відповідні пропозиції щодо вмісту.

Подивіться на зображення нижче, щоб побачити, що змушує бізнес-професіоналів використовувати ML та AI технології.

Image Source

Як машинне навчання може покращити маркетинг

Машинне навчання може покращити маркетинг багатьма способами. Ось найпоширеніші випадки використання:

1. Вимірюйте настрої клієнтів

Алгоритми машинного навчання можуть автоматично визначати настрої клієнтів, охоплюючи позитивні, нейтральні чи негативні думки.

Спочатку вони збирають текстові дані з різних джерел, таких як відгуки клієнтів, згадки в соціальних мережах, форми зворотного зв’язку або відповіді на опитування.

Згодом дані проходять попередню обробку та маркуються відповідно до відповідного настрою. Це дозволяє маркетологам отримати уявлення про настрої клієнтів і внести покращення на основі відгуків.

2. Персоналізація взаємодії з користувачем

Моделі машинного навчання можуть аналізувати поведінку користувачів і історичні дані, щоб передбачити переваги клієнтів. Маркетологи використовують цю можливість для створення персоналізованих пропозицій для клієнтів, таких як рекомендації продуктів, акції або знижки.

Крім того, ML може керувати стрічками вмісту на основі інтересів користувачів і надсилати персоналізовані нагадування клієнтам.

3. Оптимізуйте роботу з розповсюдження вмісту

Машинне навчання може аналізувати ефективність різних каналів розповсюдження контенту та пропонувати стратегії оптимізації.

Отримавши доступ до історичних даних, він може визначити найкращий час для публікації і оптимальна частота розповсюдження контенту, щоб уникнути перевантаження аудиторії.

Він також може визначити найефективніші канали розподілу, дозволяючи маркетологам розумно розподіляти свої ресурси та досягати максимального залучення разом із рентабельністю інвестицій.

4. Оптимізуйте націлювання оголошень і ставки

ML робить революцію в цільовій рекламі.

Аналізуючи величезну кількість даних про клієнтів, машинне навчання прогнозує поведінку клієнтів і групує користувачів у сегменти на основі спільних рис і характеристик.

Потім маркетологи використовують ці дані, щоб адаптувати рекламу до цих сегментів, підключаючись до цільової аудиторії, яка, швидше за все, зацікавиться рекламою.

5. Оптимізуйте процеси A/B тестування

A / B тестування відіграє важливу роль у маркетингу, оскільки чітко показує, що працює, а що ні.

ML допомагає автоматизувати процеси тестування A/B і зробити їх більш точними. Моніторинг процесу тестування в реальному часі зменшує ручне втручання та ймовірність потенційних помилок.

Крім того, машинне навчання зменшує тривалість тесту, заощаджуючи час і ресурси, коли один варіант значно перевершує інший.

15 прикладів машинного навчання та маркетингу

Forrester прогнозує, що до 100 року майже 2025% підприємств запровадять ту чи іншу форму штучного інтелекту. Залишилося ще два роки, але багато компаній уже успішно запровадили штучний інтелект.

Ось 15 прикладів із реальних компаній, які побачили значні покращення після впровадження машинного навчання.

1. Amazon збільшив чистий обсяг продажів на 9%.

Машинне навчання вже давно стало невід’ємною частиною Amazon, одного з найбільших роздрібних торговців у світі.

Гігант електронної комерції використовує ML для різноманітних цілей, наприклад для отримання інформації про поведінку клієнтів і аналізу історії веб-перегляду та покупок для надання персоналізованих рекомендацій щодо продуктів.

Це покращує взаємодію з клієнтами, оскільки користувачі легко знаходять нові продукти, схожі на їхні попередні покупки. Крім того, Amazon створює цільову рекламу для користувачів на основі прогнозування попиту.

Згідно з останніми фінансовими даними звітом, чисті продажі компанії зросли на 9% до 127.4 млрд доларів США в першому кварталі порівняно зі 116.4 млрд доларів США в першому кварталі 2022 року.

2. Netflix став лідером галузі завдяки персоналізованим пропозиціям фільмів.

Однією з головних причин популярності послуг Netflix є те, що вони використовують штучний інтелект і рішення машинного навчання для створення інтуїтивно зрозумілих пропозицій.

Компанія використовує навчання за допомогою машини аналізувати вибір фільмів своїх клієнтів і робити відповідні пропозиції щодо контенту. Але як це працює?

Коли ви переглядаєте їхній каталог фільмів, їхні інтелектуальні алгоритми спостерігають, які фільми вас захоплюють, де ви натискаєте, скільки хвилин ви продовжуєте дивитися той самий фільм тощо.

Потім, аналізуючи ваші звички перегляду, Netflix збирає для вас персоналізовану стрічку фільмів/телешоу. Це безпрограшний варіант.

3. Передбачувана довговічність Armor VPN і максимальне залучення користувачів.

Armor VPN — це програмне забезпечення для кібербезпеки споживачів (VPN), яке хотіло створити надійну стратегію залучення користувачів для залучення нових клієнтів. З обмеженими маркетинговими бюджетами власники не хотіли проходити процес проб і помилок.

Таким чином, вони співпрацювали з Пекан AI, інструмент прогнозної аналітики, для прийняття стратегічних рішень за допомогою моделей прогнозованої тривалості вартості (pLTV).

Image Source

За допомогою прогнозів інструменту ідентифікований клієнт розрив у середньому 25%. між фактичною життєвою цінністю користувача та очікуваною цінністю користувачів.

Таким чином, Armor VPN може створити більш ефективну стратегію, що керується даними, щоб стимулювати зусилля із залучення користувачів.

4. Devex масштабував процеси створення контенту та зменшив витрати в 50 разів.

Devex, розташована у Вашингтоні, округ Колумбія, є головним постачальником послуг з підбору персоналу та розвитку бізнесу для глобального розвитку.

Компанія отримує приблизно 3000 фрагментів тексту щотижня, які потребують ручного перегляду командою контенту. Зрештою лише 300 із цих творів вважаються гідними та мають відповідні позначки.

До недавнього часу оцінювання проводилося вручну, на це потрібно було близько 10 годин. Щоб автоматизувати процес, компанія Devex звернулася MonkeyLearn, платформа аналізу тексту на основі моделей машинного навчання.

Devex створив класифікатор тексту, який допоміг їм обробляти дані, а потім додавати теги, якщо текст був релевантним.

Це призвело до 66% економії часу, а експлуатаційні витрати зменшилися в 50 разів, оскільки потрібно було менше людського втручання.

5. Airbnb оптимізував ціни на оренду та створив приблизні оцінки.

Airbnb зіткнувся з проблемами, намагаючись оптимізувати ціни на оренду для клієнтів.

Щоб подолати це, Airbnb використовували машинне навчання, щоб надати приблизні оцінки потенційним клієнтам. Ціни базувалися на різних критеріях, таких як розташування, розмір, тип нерухомості, сезонність, зручності тощо.

Потім, виконавши EDA, вони змогли зрозуміти, як оголошення про оренду поширилися по США.

На останньому етапі компанія запровадила моделі машинного навчання, такі як лінійна регресія, щоб отримати оцінки та візуалізувати, як ціни змінюються з часом. Це дозволило їм створювати привабливі маркетингові пропозиції та залучати нових клієнтів.

6. Re:member збільшив кількість конверсій на 43% завдяки тепловим картам і записам сеансів.

Re:член є однією з провідних компаній-виробників кредитних карток у Скандинавії. Нещодавно їхня команда маркетингу помітила, що користувачі частіше, ніж зазвичай, відмовляються від форми заявки на кредитну картку.

Розчарована команда маркетингу звернулася до Hotjar щоб отримати повне уявлення про те, як клієнти використовували їхній веб-сайт і що спричиняло проблему. Вони використовували записи сеансів, щоб відтворити весь час, проведений користувачем на веб-сайті.

Теплові карти допомогли їм визначити, на які сторінки клієнти частіше натискали.

Об’єднавши дані, маркетингова команда Re:member помітила, що багато людей, які прийшли з афілійованих компаній, відразу ж пішли.

Переглянувши теплові карти та записи сеансів, команда дійшла висновку, що спочатку відвідувачі зацікавилися розділом переваг, але потребували додаткової інформації.

Відповідно вони змінили дизайн сторінки програми, що призвело до збільшення конверсій на 43%.

7. Tuff досяг 75% успішності пропозицій про партнерство.

Tuff – маркетингове агентство SEO, яке досягло значного зростання ARR лише за три роки. Спочатку їм було важко створювати презентації для клієнтів через відсутність надійного інструменту SEO для ретельного дослідження конкурентів і ключових слів.

Після використання Семруш, провідний інструмент дослідження ключових слів із алгоритмами машинного навчання, Tuff може аналізувати звичайну продуктивність потенційних клієнтів і створювати персоналізовані пропозиції відповідно до їхніх конкретних потреб.

Це призвело до 75% успіху в залученні нових клієнтів.

8. Kasasa збільшила органічний трафік на 92%.

Kasasa, компанія, що надає фінансові послуги, прагнула розширити свої операції з контентом і збільшити органічний трафік. Вони усиновили MarketMuse, інструмент оптимізації контенту на основі штучного інтелекту та машинного навчання для економії часу та ресурсів.

Використовуючи спрощені описи контенту від MarketMuse, Kasasa створював змістовний контент набагато швидше. Це підтвердило компанію як експерта галузі та підвищило її визнання, що призвело до зростання органічного трафіку на 92%.

9. Spotify створив персоналізовані списки відтворення та підвищив залучення клієнтів.

Spotify використовує алгоритми машинного навчання для аналізу даних клієнтів, таких як списки відтворення та історія прослуховування.

Це дозволяє постачальнику цифрових музичних послуг створювати сегменти клієнтів на основі музичних уподобань, забезпечуючи персоналізовані музичні рекомендації та списки відтворення для кожного користувача, зрештою підвищуючи залучення клієнтів.

10. Sephora створила довгострокову лояльність клієнтів за допомогою Sephora Virtual Artist.

Sephora, гігантський роздрібний продавець косметики, вже більше десяти років використовує передові технології, зокрема ШІ та машинне навчання. Їх віртуальний художник дозволяє клієнтам віртуально спробувати нові продукти, не надягаючи їх.

Завдяки технології розпізнавання облич алгоритми машинного навчання автоматично розпізнають найбільш сумісний відтінок і рекомендують продукти, пропонуючи персоналізовані рекомендації щодо продуктів, стимулюючи залучення клієнтів і сприяючи лояльності.

Image Source

11. Coca-Cola покращила продажі та дистрибуцію майже на 30%.

Coca-Cola була в авангарді впровадження рішень ML та AI у свої маркетингові стратегії.

Щоб зберегти лідерство в галузі, американська компанія створила систему ШІ для аналізу даних про продажі та виявлення тенденцій у вподобаннях клієнтів.

Вони також застосували алгоритми машинного навчання для оптимізації упаковки та розповсюдження своїх продуктів, що призвело до значного збільшення прибутку на 30%.

Крім того, вони розробили віртуального помічника, щоб допомагати клієнтам із типовими запитами.

12. Yelp щотижня надсилає персональні рекомендації.

Дзявкати – це платформа відгуків користувачів і рекомендацій, яка використовує свої алгоритми машинного навчання. Вони використовують машинне навчання та алгоритмічне сортування для створення персоналізованих рекомендацій для користувачів.

Завдяки машинному навчанню користувачі щотижня отримують рекомендації на основі компаній, які вони переглядали минулого тижня, або в межах їхніх конкретних інтересів. У 2023 році компанія також представила свою послугу написання рецензій на основі ШІ.

13. Cyber ​​Inc. подвоїла випуск відеокурсів.

Cyber ​​Inc. – це компанія з питань безпеки та конфіденційності, розташована в Нідерландах. Компанія пропонує навчальні програми та хотіла масштабувати процес створення відеокурсів.

Вони об'єдналися з Синтезія, Відео на основі AI платформу створення, щоб оптимізувати створення відео та створювати відео кількома мовами.

Співпраця скоротила витрати на найм акторів, оскільки інструмент пропонує аватар як заміну. Cyber ​​Inc вдалося створити відеоконтент у два рази швидше та розширити свій глобальний охоплення.

14. Uber створив цільову рекламу, персоналізовану для кожного користувача.

Uber, американський постачальник послуг таксі, ефективно використовує машинне навчання. За допомогою ML вони аналізують дані клієнтів, наприклад місцеположення та історію подорожей, і створюють цільові оголошення, адаптовані до окремих осіб.

Алгоритми дозволяють їм оптимізувати рекламні кампанії для досягнення максимальної ефективності, що призводить до кращого залучення клієнтів і підвищення рівня використання Uber.

15. Farfetch збільшив рівень відкриття електронної пошти на 31%.

Farfetch – роздрібний продавець одягу класу люкс, який експериментував із штучним інтелектом і оновив маркетингові кампанії електронною поштою.

Вони співпрацювали з Phrasee , інструмент, який вибирає найрелевантніший голос бренду та генерує на його основі ідеї щодо вмісту.

Компанія досягла вражаючих результатів: середня частота кліків зросла на 38%, а середня кількість відкритих кампаній зросла на 31%.

5 порад щодо використання машинного навчання в маркетингу

Машинне навчання може бути дуже корисним, але ви повинні знати, як його ефективно використовувати. Ось п’ять порад щодо ефективного використання машинного навчання у ваших маркетингових зусиллях.

1. Конкретизуйте свої маркетингові цілі.

Оскільки ML обробляє величезні набори даних, ви, швидше за все, отримаєте купу непотрібних даних. Ви можете легко уникнути цього, якщо чітко окреслите, чого хочете досягти.

Звузьте свої маркетингові цілі та згрупуйте їх за такими категоріями, як сегментація клієнтів, оптимізація реклами, прискорення конверсій тощо. Почніть із невеликих експериментів і повторюйте їх, коли отримаєте певні результати.

2. Не обмежуйтеся однією моделлю ML.

Експериментування з кількома моделями машинного навчання є важливим. Різні моделі ML мають різні можливості, кожна зі своїми плюсами та мінусами.

Для досягнення максимальної ефективності вам доведеться протестувати різні моделі ML, щоб ви могли об’єктивно порівняти їх продуктивність.

Наприклад, одна модель ML може досягти успіху в певному типі завдання з даними, але може бути нижчою в іншому сценарії.

3. Не покладайтеся на інструменти ML.

Хоча машинне навчання може генерувати цінну інформацію, надмірне покладання на нього може завдати шкоди маркетологам. Моделі машинного навчання все ще розвиваються, і вони не ідеальні та не можуть повноцінно функціонувати без досвіду людини.

Щоб отримати максимальні результати, краще поєднувати ML із людськими знаннями. Чітко визначте кожну роль і встановіть здорові межі, коли використовувати ML, а коли покладатися на людські рішення.

4. Співпрацюйте з науковцями даних.

Не всі володіють власними знаннями в галузі обробки даних. Якщо ви тільки починаєте, було б гарною ідеєю співпрацювати з фахівцем із обробки даних, щоб запровадити правильні моделі ML.

Обов’язково попросіть експертів з машинного навчання пояснити обмеження моделей ML, щоб у вас не було нереалістичних очікувань.

5. Поважайте політику даних і будьте прозорими.

Інструменти штучного інтелекту та машинного навчання створюють загрозу для витоку даних і проблем конфіденційності.

Оскільки дані клієнтів є вразливими, вам потрібно переконатися, що ви дотримуєтесь правил конфіденційності даних. Уникайте неетичного використання даних клієнтів і будьте прозорими.

Це має вирішальне значення для встановлення довіри ваших клієнтів.

5 інструментів машинного навчання для маркетологів

Оскільки ринок насичений інструментами ML, ми звузили список і включили лише найкращі. Ось п’ять інструментів ML, які допоможуть вам оптимізувати ваші маркетингові зусилля та максимізувати ваш прибуток.

1. Hubspot Content Assistant

Почніть роботу з інструментами ШІ HubSpot.

HubSpot помічник контенту це потужний інструмент, який дозволяє маркетологам посилити роботу над вмістом і підвищити продуктивність.

Він інтегрується з продуктами HubSpot, і ви можете перемикатися між штучним інтелектом і створенням вмісту вручну, щоб створити копію для електронної пошти, веб-сайту, публікацій у блогах тощо.

Щоб скористатися помічником із вмісту, вам просто потрібно заповнити форму, описати, який вміст ви хочете, а потім натиснути «Створити». За кілька секунд ви отримаєте свою копію.

Основні функції

• Створюйте персоналізовані електронні листи про продажі та маркетинг, ідеї для публікацій у блозі та плани
• Створюйте абзаци та створюйте переконливі CTA
• Інтеграція з іншими продуктами Hubspot

Ціна: Безкоштовно для користувачів Hubspot CRM.

Pro tip: Сегментуйте перспективи на основі спільних характеристик, а потім додайте списки до помічника щодо вмісту. Інструмент оброблятиме дані та створюватиме персоналізовані електронні листи, щоб спростити ваш охоплення.

2. Мавпа вчиться

MonkeyLearn — це інструмент ШІ, який допомагає компаніям аналізувати дані за допомогою машинного навчання. Він отримує дані з різних джерел, таких як електронні листи, опитування та публікації, і візуалізує відгуки клієнтів в одному місці.

Основні функції

• Підтримуються різні текстові формати, такі як електронні листи, квитки до служби підтримки, огляди, опитування NPS, твіти тощо.
• Класифікація тексту за категоріями: почуття, тема, аспекти, намір, пріоритет тощо.
• Інтеграція з сотнями додатків, таких як Zendesk, Airtable, Typeform, Intercom тощо.

Ціна: Є два тарифних плани. Пакет «Команда» починається від 299 доларів США, і є безкоштовна пробна версія. Ціни рівня «Бізнес» не є загальнодоступними, тому вам потрібно зв’язатися з відділом продажів.

Що нам подобається: Інструмент надзвичайно інтуїтивно зрозумілий, і досвід кодування не потрібен. Крім того, клієнти мають широкий спектр варіантів аналізу тексту та можуть переглядати відгуки в одному центральному місці.

3. Пекан AI

Image Source

Pecan AI — це платформа прогнозної аналітики, яка використовує машинне навчання для створення точних, дієвих прогнозів лише за кілька годин.

Інструмент ефективно використовує великі обсяги необроблених даних і прогнозує ризики та результати, що впливають на дохід, наприклад відтік клієнтів, LTV тощо.

Основні функції

• Попередньо створені шаблони SQL з можливістю налаштування
• Прогнозування попиту
• Оптимізація кампанії за допомогою SKAN
• Інтеграція зі сторонніми програмами

Ціна: Інструмент має три тарифні плани. План «Початковий» коштує 50 доларів на місяць, «Професійний» — 280 доларів. Вам слід забронювати зустріч для облікових записів Enterprise, щоб дізнатися деталі ціни.

Що нам подобається: Інструмент дозволяє нам використовувати потужність штучного інтелекту та уникати здогадок під час прийняття стратегічних рішень.

4. Джаспер AI

Image Source

ШІ Jasper використовує машинне навчання та штучний інтелект для створення копій, схожих на людину, для блогів, веб-сайтів, електронних листів, соціальних мереж тощо. Цей помічник із копірайтингу допомагає компаніям масштабувати зусилля зі створення контенту та економити дорогоцінний час.

Ви просто вибираєте тон голосу, завантажуєте опис кампанії та вибираєте тип вмісту. Він створить копію лише за 15 секунд.

Основні функції

• Кілька варіантів тонів голосу, які відповідають стилю вашого бренду: зухвалий, формальний, сміливий і піратський
• Переклад контенту на понад 30 мов
• 50 різних шаблонів варіантів використання
• Генератор штучного інтелекту для створення візуальних зображень для ваших копій

Ціна: Інструмент поставляється з трьома тарифними планами. План «Creator» коштує 39 доларів США на місяць, а план «Teams» — 99 доларів США на місяць відповідно. Вам потрібно буде зв’язатися з їхнім відділом продажів, якщо вам потрібен план «Бізнес».

Що нам подобається: Різні тони голосу та готові шаблони кампаній для створення персоналізованого вмісту. Просте у використанні розширення браузера для доступу до інструменту прямо у вашому браузері.

5. Маркетолог ШІ

AI Marketer — це інструмент прогнозної аналітики, який дає змогу визначати найцінніших клієнтів і націлюватися на них.

Використовуючи моделі машинного навчання, він прогнозує ймовірність покупок клієнтів і надсилає сповіщення про оптимізацію часу цільовим клієнтам у певний час.

Ви також можете орієнтуватися на клієнтів, які мають високий ризик відмови. Це допоможе вам збільшити утримання клієнтів і максимізувати вплив ваших маркетингових кампаній.

Основні функції

• Індивідуальний прогноз поведінки клієнтів
• Розумніше націлювання
• Рекомендації щодо оптимізації на основі даних

Ціна: Інформація про ціни не розголошується. Ви повинні запросити демонстрацію. Існує також безкоштовна пробна версія.

Що нам подобається: Різні тони голосу та готові шаблони кампаній для створення персоналізованого вмісту. Він також має просте у використанні розширення для браузера, щоб ви могли отримати доступ до інструменту зі свого браузера.

Використання машинного навчання для максимізації маркетингових зусиль

Штучний інтелект і рішення для машинного навчання посилюють маркетингову гру. Хоча вони все ще розвиваються, інтеграція передових технологій у ваш щоденний пакет не зашкодить.

Натомість це допоможе вам автоматизувати повторювані завдання та отримати ефективне уявлення про поведінку клієнтів, дозволяючи створювати високоефективні маркетингові кампанії, які приносять результати.

Слідкуйте за технологічними тенденціями та використовуйте потужність алгоритмів машинного навчання.

• Розповсюдження контенту та PR на основі SEO. Отримайте посилення сьогодні.
• PlatoData.Network Vertical Generative Ai. Додайте собі сили. Доступ тут.
• PlatoAiStream. Web3 Intelligence. Розширення знань. Доступ тут.
• ПлатонЕСГ. вуглець, CleanTech, Енергія, Навколишнє середовище, Сонячна, Поводження з відходами. Доступ тут.
• PlatoHealth. Розвідка про біотехнології та клінічні випробування. Доступ тут.
• джерело: https://blog.hubspot.com/marketing/machine-learning-and-marketing